MySQL数据结构B树与B+树的区别

MySQL数据结构B树与B+树的区别

01 数据结构B树与B+树

• B树和B+树是常用的数据结构，通常用于数据库和文件系统中。

B树（B-tree）：

• B树是一种平衡的多路查找树，用于存储关联数组和排序集合。它具有以下特性：
  • 每个节点最多包含m个子节点（m阶B树）；
  • 每个非叶子节点包含的关键字数为n-1，且关键字按非递减顺序存放；
  • 每个非叶子节点的指针数比关键字数多1；
  • 所有叶子节点位于同一层，且不包含任何信息。

B+树（B+ tree）：

• B+树是在B树的基础上进行改进和优化得到的一种树形数据结构。与B树相比，B+树具有以下特点：

  • 所有关键字只出现在叶子节点的链表中，非叶子节点仅起到索引作用；
  • 非叶子节点不保存数据记录的具体内容，而是存储子树的最大（或最小）关键字值，使得每一个非叶子节点所能包含的关键字数更多；
  • 叶子节点包含了全部关键字信息以及指向相应数据块或数据记录的指针。

• 总的来说，B+树相较于B树具有更好的查询性能和更高的存储效率，适合用于需要大量范围查询的场景，如数据库系统中的索引结构。

02 什么是叶子节点？

• 在树形数据结构中，叶子节点是指没有子节点的节点，也就是位于树结构末端的节点。叶子节点是树结构中最底层的节点，它们不再分支出其他节点，通常存储着实际的数据或信息。

• 在一棵树中，除了叶子节点外，其他节点都可以称为内部节点。内部节点通常用来连接子节点或存储索引信息，而叶子节点则是存储实际数据或信息的地方。

举例来说

考虑一棵简单的二叉树，其中节点分为内部节点服务器托管网和叶子节点：

• 内部节点：如根节点、分支节点，它们具有子节点，用于连接不同层级的树结构。

• 叶子节点：位于树的最底层，没有子节点，通常存储着最终的数据或信息。

• 在树的遍历过程中，叶子节点是遍历的终点，表示到达了树结构的末端。在很多应用中，叶子节点承载着最终需要访问或处理的数据，因此对于搜索和检索操作至关重要。

03 什么是关键字数？

1.概念

• 在B树或B+树这样的数据结构中，每个节点可以存储一定数量的关键字（或索引值），这个数量是固定的。

• 非叶子节点存储的是用于导航到子节点的关键字，而叶子节点存储实际的数据记录或索引。

• 通过增加每个节点所能包含的关键字数，可以减少树的层数，提高检索效率，因为需要查找的层数更少。

• 这是B树和B+树在数据库索引等领域被广泛应用的原因之一。关键字数直接影响着树的结构和查询性能。

2.从B+树角度

• 在B+树中，与B树类似，每个节点也可以存储一定数量的关键字和子节点的引用。

• 此外，B树的节点通常会存储更多的数据，因为它们既包含关键字，又包含子节点的引用。

• 然而，在B+树中，非叶子节点只存储关键字信息用于索引，而实际数据记录只存储在叶子节点中，形成了一个链表结构，这样可以加快范围查询的速度。

• 通过增加每个节点所能包含的关键字数，同样可以减少树的层数，提高检索效率，因为需要查找的层数更少。

• 由于B+树的叶子节点形成了一个有序链表，当进行范围查询时，可以更快地定位到起始点，并按顺序遍历获取结果，这对数据库索引等领域的查询操作非常有利。

• B+树在数据库索引中的广泛应用主要是因为它能够提供更高的查询性能和更好的范围查询支持。

• 通过优化节点的关键字数量和节点结构，可以有效地平衡检索性能和存储效率，使得B+树成为许多数据库管理系统中默认的索引结构之一。

04 B树与B+树区别

1.数据存储方式：

• B树：所有节点（包括叶子节点和非叶子节点）都存储数据。
• B+树：只有叶子节点存储数据，而非叶子节点只存储索引信息。

服务器托管网

2.叶子节点的连接方式：

• B树：叶子节点不会连接在一起，每个叶子节点存储了对应的数据。
• B+树：叶子节点通过指针连接形成链表，便于范围查询和顺序遍历。

3.范围查询效率：

• B树：范围查询效率相对较低，需要从根节点到叶子节点逐层搜索。
• B+树：由于叶子节点之间通过指针连接，范围查询效率更高，只需遍历叶子节点即可。

4.举例说明：

假设有一个包含数字1到100的有序数据集合，并以5为间隔进行索引。我们来看一个简化的例子：

• 对于B树，可能的结构如下（假设每个节点最多包含3个关键字）：

               [ 20,  40,  60,  80]
               /      |      |      
      [10, 15]  [25, 30, 35]  [45, 50, 55]  [65, 70, 75, 85, 90, 95]

• 对于B+树，可能的结构如下（同样假设每个节点最多包含3个关键字）：

Copy Code                [20, 40, 60, 80]
               /      |      |      
           [10] -> [15] -> [25] -> [30] -> [35] -> [45] -> [50] -> [55] -> [65] -> [70] -> [75] -> [85] -> [90] -> [95]

• 在这个例子中，可以看出B树和B+树在结构和数据存储方式上的区别。B+树通过叶子节点的连接形式提高了范围查询的效率，适用于数据库系统中大量的范围查询操作

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